Wprowadzenie do technik eksploracji danych
Termin eksploracja danych był pierwszy w latach 90. Wcześniej statystycy używali terminu „łowienie danych” lub „pogłębianie” danych w celu zdefiniowania analizy danych bez i wstępnie sformułowanej hipotezy. Jednym z najważniejszych celów procesu narzędzi do eksploracji danych jest zebranie rozstrzygających informacji, które można łatwo zastosować do dużych zbiorów danych. Każdy rodzaj technik eksploracji danych przyniesie inny wynik / efekt. Oznacza to, że rozpoznanie problemów biznesowych znacznie przyczyni się do pomocy markom we wdrożeniu odpowiednich technik eksploracji danych, a tym samym uzyskania najlepszych rezultatów. Jednocześnie należy pamiętać, że techniki eksploracji danych odnoszą się również do odkrywania nieznanych interesujących wzorców, nietypowych zapisów lub zależności, które wcześniej nie były wykrywane.
Big data jest obecnie jednym z najważniejszych aspektów historii wzrostu każdej marki, zarówno dużej, jak i małej. W obecnych czasach firmy wykorzystują techniki analizy dużych zbiorów danych, aby osiągnąć główne cele w swoich firmach, zarówno pod względem zadowolenia klientów, jak i rozwoju organizacji. Jednocześnie ważne jest, aby zrozumieć, że zrozumienie i analiza dużych zbiorów danych jest ważne dla pomyślnego rozwoju i ekspansji organizacji. Dlatego techniki eksploracji danych są bardzo przydatne, ponieważ mogą pomóc firmom w skutecznej analizie dużych zbiorów danych. Chociaż dostępnych jest wiele technik eksploracji danych, uwzględniają one różne problemy i zapewniają wgląd w poszczególne kolejne problemy biznesowe. Dlatego jednym z najlepszych sposobów na uzyskanie cennych informacji jest najlepsze oprogramowanie do eksploracji danych. Modne hasło, które jest używane do opisywania całego zakresu analizy danych, techniki eksploracji danych obejmują gromadzenie, ekstrakcję, analizę i metody statystyczne. Dlatego ważne jest, aby opracować dużą strategię w taki sposób, aby marka / organizacja dobrze zrozumiała wpływ technik eksploracji danych.
8 Ważne techniki eksploracji danych są następujące:
-
Wykrywanie anomalii lub wartości odstających
Technika eksploracji danych, wykrywanie anomalii lub wartości odstających, to technika, która wyszukuje elementy danych w zestawie danych, które są podobne do rzutowanego wzorca lub oczekiwanego zachowania.
Anomalie, nazywane również wartościami odstającymi, dostarczają krytycznych i przydatnych informacji dla marek i organizacji. Jako wartość odstająca to obiekt, który znacznie odbiega od ogólnej średniej w zbiorze bazy danych lub kombinacji danych.
Różni się od reszty danych i dlatego narzędzia eksploracji danych odstających wymagają dodatkowej uwagi i analizy, ponieważ zapewniają odmienne spojrzenie na konkretny problem. Ten rodzaj techniki eksploracji danych może być wykorzystywany do wykrywania oszustw i ryzyka w systemie krytycznym.
Są idealne w sytuacji, w której unikalne cechy technik eksploracji danych mogą być analizowane we właściwy sposób i pomagają analitykowi odkryć wszelkie niedociągnięcia w systemie.
To z kolei może wskazywać na nieuczciwe działania, wadliwe procedury lub obszary, w których pewna teoria jest nieważna, co sprawia, że proces instalacji odpowiedniego systemu na miejscu jest bezpieczny i skuteczny.
Należy pamiętać, że wartości odstające są bardzo powszechne w technikach eksploracji dużych zbiorów danych. Chociaż wartości odstające nie zawsze są negatywne, mogą pomóc marce znaleźć unikalne rzeczy, które dzieją się w zestawach technik eksploracji danych.
Niezależnie od scenariusza przypadku ustalenia wynikające z wykrycia anomalii lub wartości odstających będą wymagały dalszej analizy w celu osiągnięcia rozstrzygających wyników.
-
Uczenie się reguł asocjacyjnych
Ten typ techniki eksploracji danych polega na odkryciu interesujących relacji między zmiennymi w dużych bazach danych. Ten typ techniki eksploracji danych służy do odkrywania ukrytych wzorców w danych.
Można je wykorzystać do identyfikacji zmiennych w danych i współwystępowania różnych zmiennych, które pojawiają się z największą częstotliwością. Technika eksploracji danych reguł reguł, szeroko stosowana w sklepach detalicznych, służy do znajdowania wzorców w danych sprzedaży.
To narzędzie do eksploracji danych może być używane do rekomendowania nowych produktów, szczególnie w celu sprawdzenia, jaki rodzaj produktów ludzie polecają innym lub w celu znalezienia nowych produktów polecanych klientom.
Bardzo przydatna technika eksploracji danych, nauka reguł asocjacyjnych może być wykorzystana do skutecznego zwiększenia współczynnika konwersji marki. Dobry przykład skuteczności uczenia się przez stowarzyszenie został wdrożony przez Walmart w 2004 roku.
Dzięki tym technikom eksploracji danych odkryto, że sprzedaż truskawek pop-start wzrosła siedem razy przed huraganem. Od czasu tego odkrycia Walmart umieszcza ten produkt w kasach przed huraganem, tworząc w ten sposób lepsze konwersje sprzedażowe.
-
Analiza skupień
Ten typ techniki eksploracji danych jest zdefiniowany jako proces identyfikowania podobnych do siebie narzędzi eksploracji danych, analiza klastrowa pomaga marketerom zrozumieć zarówno podobieństwa, jak i różnice w danych.
Ponieważ klastry mają wspólne cechy, można je wykorzystać do poprawy algorytmów targetowania. Na przykład, jeśli określona grupa klientów kupuje określoną markę produktów, można utworzyć specjalną kampanię, aby pomóc w sprzedaży tego produktu.
Zrozumienie tego może pomóc markom w skutecznym zwiększeniu współczynników konwersji sprzedaży, a tym samym zwiększyć siłę marki i zaangażowanie. Ponadto tworzenie personaliów jest również wynikiem analizy grupowania.
Personas są definiowane jako fikcyjne postacie reprezentujące różne typy użytkowników w ramach ukierunkowanej grupy demograficznej, która mogłaby wykorzystywać stronę internetową, markę lub produkt w podobny sposób.
Ponieważ jest to ważny aspekt analizy klastrów, personas pomaga markom w dokonywaniu inteligentnych wyborów marketingowych i tworzeniu skutecznych kampanii.
-
Analiza klasyfikacji
Ten rodzaj techniki eksploracji danych ma systematyczny proces uzyskiwania ważnych i istotnych informacji o metadanych (czyli danych o danych) i danych, analiza klasyfikacji pomaga markom w identyfikacji różnych kategorii technik eksploracji danych.
Klasyfikacja analizy jest ściśle powiązana z analizą skupień, ponieważ skutecznie dokonują lepszego wyboru narzędzi do eksploracji danych. E-mail jest dobrze znanym przykładem analizy klasyfikacji, ponieważ wykorzystuje algorytmy do wyjaśnienia wiadomości e-mail w zależności od tego, czy są one zgodne z prawem, czy spamem.
Odbywa się to za pomocą oprogramowania do eksploracji danych w poczcie, na przykład słów i załączników wskazujących, czy są to spam, czy też legalne wiadomości e-mail.
-
Analiza regresji
Kolejne narzędzia do eksploracji danych, analiza regresji pomaga markom zdefiniować zależność między zmiennymi. Ta technika eksploracji danych opiera się na założeniu jednokierunkowego efektu przyczynowego jednej zmiennej na odpowiedź innej zmiennej.
Podczas gdy na zmienne niezależne mogą wpływać wzajemnie, na zależność zasadniczo nie ma wpływu w obie strony, jak ma to miejsce w przypadku analizy korelacji. Analiza regresji może wykazać, że jedna zmienna jest zależna od drugiej, a nie odwrotnie.
Ponieważ analiza regresji jest idealna do określania zadowolenia klientów, może pomóc markom odkryć nowe i różne spostrzeżenia na temat lojalności klientów i tego, w jaki sposób czynniki zewnętrzne, które mogą wpływać na poziom usług, na przykład warunki pogodowe.
Dobrym przykładem analizy regresji jest zastosowanie tej techniki eksploracji danych do dopasowywania ludzi na portalach randkowych. Wiele witryn używa zmiennych, aby dopasowywać ludzi do ich upodobań, zainteresowań i hobby.
-
Modelowanie wyboru
Dokładne i wszechstronne narzędzie do eksploracji danych, modelowanie wyboru pomaga markom w dokonywaniu probabilistycznych prognoz dotyczących zachowań klientów w podejmowaniu decyzji.
Ponieważ marka musi koncentrować się na grupie docelowej, modelowanie wyboru pomaga markom w takim wykorzystaniu technik eksploracji danych, aby mogły one maksymalnie wykorzystać klientów, którzy prawdopodobnie dokonają ważnego zakupu, modelowanie wyboru służy do identyfikacji najważniejsze czynniki, które pomagają klientowi w dokonaniu wyboru.
W oparciu o zmienne, takie jak miejsca, wcześniejsze zakupy i postawy, modelowanie wyboru pomaga markom decydować o prawdopodobieństwie dokonania wyboru przez klienta. Inwestując w modelowanie wyboru, marki mogą z łatwością pomóc w zwiększeniu sprzedaży w sposób kompleksowy.
-
Indukcja reguł
Ten rodzaj techniki eksploracji danych pomaga opracowywać formalne reguły oparte na zestawie obserwacji, indukcja reguł jest kolejnym narzędziem eksploracji danych. Reguły wyodrębnione z tej techniki eksploracji danych mogą służyć do reprezentowania modelu naukowego oprogramowania do eksploracji danych lub lokalnych wzorców w danych.
Ponadto paradygmat indukcyjny jest regułą asocjacji. Reguła asocjacji to proces znajdowania przekonujących związków między zmiennymi, szczególnie w dużych bazach danych.
Technika stosowana w oprogramowaniu do eksploracji danych, pomaga markom odkryć prawidłowości między niektórymi produktami. Na przykład, jeśli klient kupi masło, są szanse, że kupi również chleb.
Głównym celem reguły asocjacji jest zrozumienie, że jeśli klient wykonuje określoną funkcję, powiedz A, prawdopodobieństwo, że wykona ona funkcję B, jest również wysokie.
Takie zrozumienie może pomóc markom nie tylko prognozować sprzedaż, ale także tworzyć inteligentne rozwiązania marketingowe, które obejmują promocyjne ceny i lepsze lokowanie produktów w sklepach i centrach handlowych.
-
Sieci neuronowe
Formacyjny etap w procesie technologii eksploracji danych, sieci neuronowe mają swoje własne zalety i zalety. Największą zaletą sieci neuronowej jest to, że tworzy ona bardzo dokładne modele predykcyjne, które można skutecznie zastosować do wielu problemów.
Istnieją dwa rodzaje sieci, a mianowicie neuronowe i sztuczne. Prawdziwe sieci neuronowe są biologiczne, a mianowicie mózg ludzki, który jest w stanie tworzyć wzory i przewidywania.
W tym procesie dokonuje wyborów dotyczących sytuacji. Sztuczne są te programy, które są wdrażane w systemach komputerowych.
Sztuczne sieci neuronowe wywodzą swoją nazwę od historycznego rozwoju, w którym naukowcy próbowali zmusić oprogramowanie komputerowe do myślenia w sposób ludzki mózg.
Chociaż mózg jest znacznie bardziej złożoną rzeczą, sieci neuronowe mogą wykonywać wiele zadań, które może wykonywać również ludzki mózg.
Trudno powiedzieć, kiedy w narzędziach do eksploracji danych wykorzystano sieci neuronowe, ale podczas drugiej wojny światowej odkryto badanie tej techniki eksploracji danych.
Od tego czasu sieć neuronowa przeszła długą drogę i wielu analityków danych wykorzystuje ją do rozwiązywania rzeczywistych problemów z prognozowaniem i ogólnie do poprawy wyników algorytmów.
Co więcej, wiele największych przełomów w sieciach neuronowych dotyczyło problemów takich jak poprawa przewidywania klientów lub wykrywanie oszustw, co oznacza, że mogą pomóc markom w odkrywaniu nowszych i lepszych metod nawiązywania kontaktów z klientami.
W rzeczywistości sieci neuronowe skutecznie pomagały markom i organizacjom radzić sobie z wieloma problemami, takimi jak wykrywanie oszustw przy użyciu kart kredytowych.
Zostały również zastosowane w obszarach takich jak wojsko do automatycznego prowadzenia bezzałogowych pojazdów w celu poprawienia wymowy angielskich słów z tekstu pisanego.
Oczywiście jedną z najtrudniejszych rzeczy dla marki jest decyzja, która technika eksploracji danych może być właściwym wyborem.
Wynika to z faktu, że najlepsza technika eksploracji danych zależy od rodzaju problemów napotykanych przez markę, które chcą rozwiązać za pomocą techniki eksploracji danych.
Czasami próba i błąd pomogą marce rozwiązać ten problem w lepszy sposób. To powiedziawszy, rzeczywistością jest fakt, że rynki, klienci ciągle się zmieniają i mają całkowicie dynamiczny charakter.
Ta dynamika zapewniła, że nie będzie doskonałej techniki eksploracji danych, ponieważ nie można przewidzieć przyszłości w udany sposób.
Właśnie dlatego techniki eksploracji danych są ważne, ponieważ mogą pomóc naukowcom i organizacjom w stosowaniu odpowiedniego oprogramowania do eksploracji danych i dostosowaniu się do zmieniającego się środowiska i gospodarki w znacznie lepszy sposób.
Może to pomóc w stworzeniu modeli, które pomogą przewidywać zmiany w znacznie bardziej ukierunkowany i ulepszony sposób, ponieważ im więcej modeli jest dostępnych dla technik eksploracji danych, tym więcej wartości biznesowej można stworzyć dla marki.
Ogólne techniki eksploracji danych pomagają markom zrozumieć narzędzia eksploracji danych w znacznie bardziej naukowy i systematyczny sposób, tym samym wzmacniając i zapewniając lepsze połączenie marki z jednej strony oraz lepszą historię wzrostu z drugiej.
Polecane kursy
To był przewodnik po technikach eksploracji danych. W tym miejscu omówiliśmy 8 ważnych technik eksploracji danych, które mogą pomóc Twojej firmie w kompleksowy i skuteczny sposób. Możesz także zapoznać się z poniższymi kursami, aby nauczyć się eksploracji danych -
- Techniki eksploracji danych przy użyciu SAS Enterprises Miner
- Wprowadzenie do eksploracji danych
- Bezpieczeństwo IT i hakowanie - eksploracja danych